计算机设计毕业论文15篇(大数据应用背景下的超级计算机设计)

计算机设计毕业论文15篇

大数据应用背景下的超级计算机设计

计算机设计毕业论文

摘要：随着计算机技术的迅猛发展，计算机辅助设计技术的日益成熟，职业院校的计算机设计类专业也得到了蓬勃发展，计算机设计类专业学生与日俱增。可是职业院校的学生普遍缺乏美术基础，缺乏美学欣赏能力。为了培养的学生的美学欣赏能力，使学生具备独立从事平面设计、环艺设计、网页设计等多种工作能力的应用人才。针对计算机设计专业的学生的特点、培养的途径、培养的意义等方面进行了一些探索。关键词计算机设计毕业计算机论文计算机

计算机设计毕业论文:大数据应用背景下的超级计算机设计

摘要在大数据应用时代背景当中，超级计算机迎来了前

所未有的挑战，这些挑战主要体现在数据的计算、存储、

通信以及编程方面，因此基于大数据的实际特征以及需求

来设计一个超级计算机系统是十分有必要的。本文围绕如

何基于大数据特征以及需求进行超级计算机设计、大数据

时代应用背景下编程模型的设计两个方面展开讨论，对大

数据应用背景下的超级计算机设计进行了分析，并提出了

一些笔者自己的见解，希望能够对大数据应用背景下的数据处理问题提供一些对策建议。

关键词大数据应用背景超级计算机数据处理

在电子信息技术的推动下，大数据已成为了当代潮流前线的主流技术，所谓大数据，从狭义上理解主要是指各种大规模的数据，具体来说是指难以在既定的时间范围内使用常规软件以及技术进行收集、统计、储存以及管理的数据集合，必须通过新型处理模式才可将其决策力、洞察力、发现力以及流程化进行充分发挥、具有规模大、复杂程度高、实时性强、高增长率以及多元化等特征的信息资产。由此可见，大数据是一种不同于传统数据的信息化数据资产，仅仅应用传统的软件或工具进行统计或管理是难以显效的，我们必须针对大数据的特征以及需求设计一款超级计算机，用于满足大数据的计算需求。

通过超级计算机来构建大数据处理中心，是现阶段最为主流的应用趋势。相比于传统计算机来说，超级计算机在性能方面具有显著优势，可以为大数据提供高效的计算以及处理服务。超级计算机早在二十世纪七十年代初就已被很多国家作为了一种战略性资源而进行使用，在国家经济建设、国防安全、社会发展、科学研究等方面得到了广泛的应用，并作出了极大的贡献，因此现阶段，超级计算机技

术基本已经成为了衡量国家科技水平以及国防力量的重要指标之一。天河二号超级计算机是由我国国防科学技术大学研制而成的，它实现了每秒钟三点山九亿亿次的浮点运算速度，并以此成绩蝉联五次夺得全球运行速度最快超级计算机奖项。但是，超级计算机虽然具有如此高效的运行速率，它仍然只能在自己所擅长的以科学与工程运算为主的领域中发挥作用，例如一些计算密集型的任务中。此外，超级计算机具有计算模式单一的特点，它的处理过程通常由批量处理计算、流式运算、迭代运算、图运算等数据密集型运算方式组成，因此传统上的超级计算机很难直接被应用在大数据的计摘要在大数据应用时代背景当中，超级计算机迎来了前所未有的挑战，这些挑战主要体现在数据的计算、存储、通信以及编程方面，因此基于大数据的实际特征以及需求来设计一个超级计算机系统是十分有必要的。本文围绕如何基于大数据特征以及需求进行超级计算机设计、大数据时代应用背景下编程模型的设计两个方面展开讨论，对大数据应用背景下的超级计算机设计进行了分析，并提出了一些笔者自己的见解，希望能够对大数据应用背景下的数据处理问题提供一些对策建议。关键词大数据应用背景超级计算机数据处理算以及处理中。

1如何基于大数据特征以及需求进行超级计算机设计

显而易见，大数据的出现给人类技术带来了极大的挑战，而超级计算机具有十分强大的计算能力以及极其高效的数据处理能力，它将海量的信息高度集中在自己的系统当中，并通过工具媒介、数据存储等多元化角度对这些庞大的数据进行处理、分析以及应用，由此可见，不同的超级计算机在对信息处理以及计算时所呈现出的性能水平也是有所差异的。我们之所以要通过超级计算机来实现高性能数据计算，主要目的就在于提升数据计算效率，并通过对大数据的应用来增强通信效率。在本文中，笔者将围绕硬件和软件两个层面来设计大数据应用背景下的超级计算机。

1.1硬件体系结构

信息量大以及操作简单是大数据应用的显著特征，大数据应用能够确保计算指令维持在一个相对来说较低的状态，实际上间接增加了数据访问所需的成本，由此可见，在使用超级计算机管理大数据的过程中主要存在的问题在于数据吞吐率与数据计算效率之间的失衡性。针对这一问题，我们可以重点以两个切入点进行解决，一是针对片上缓存实施彻底优化处理。大数据应用指令等级相对较低，跳转频率较高，且不具备充分的局部性，再加上大数据通常只

能使用一次，我们可以基于上述特点来降低指令缓存，并构建一个连接处理器与二级缓存的通道，以确保数据吞吐率与计算效率之间的失衡状态得到相对改善；二是提高大数据计算能力。在大数据的影响下，信息逐渐呈现出高密集化状态，这使得传统的处理器已无法满足信息处理需求。因此必须通过超级计算机来部署一个具备良好实时性的处理器，其中异构并行处理器是一项很好的选择，具体来说，也就是把R档募铀倨鞯既胫镣ㄓ么理器核心当中，在加速器的推动作用下，使数据处理过程中能够实现数据并行的效果。大数据应用过程中，对于数据的处理频率相对较高，因此必须想方设法改善节点计算效率并强化通信效率。顾名思义，大数据就是代表庞大的数据信息量，因此相应的储存模式也较为复杂，种类繁多，其中最为常见的数据储存模式为集中式存储模式以及分布共享式存储模式。为了较好地应对大数据通信频率较高这一问题，必须通过合理的手段来提高节点与节点或与设备之间的连接效率以及。对上文内容进行总结后得知，要想有效解决大数据应用中存在的问题，其中最关键的环节在于加大互联通信技术层面的研究开发力度，提高在节点连接效率优化方面的研究力度，一般可以通过两种方式来实现，一种为研发一款软硬件结合的多借口网络芯片，另一种为通过光互连技术来改善数据传送过程中的问题。